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    KCI등재

    Fisher Criterion을 이용한 Gene Set Enrichment Analysis 기반 유의 유전자 집합의 검출 방법 연구 = Identifying Statistically Significant Gene-Sets by Gene Set Enrichment Analysis Using Fisher Criterion

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    https://www.riss.kr/link?id=A76349761

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    Gene set enrichment analysis (GSEA)는 두 개의 클래스를 가지는 마이크로어레이 실험 데이터 분석을 위해 생물학적 특징을 기반으로 구성된 다양한 유전자-집합 중에서 두 클래스의 발현값들이 통계적으로 중요한 차이를 나타내는 유의한 유전자-집합을 추출하기 위한 분석 방법이다. 특히, 유전자에 대한 다양한 생물학적인 정보를 지닌 유전자 주석 데이터베이스(Cytogenetic Band, KEGG pathway, Gene Ontology 등)를 이용하여 마이크로어레이 실험에 사용된 전체 유전자 중 특정 기능을 가지는 유전자들을 그룹화하여 다양한 유전자-집합을 발굴하고, 각 유전자-집합 내에서 두 클래스 간에 발현값의 차이를 참조하여 유의한 유전자들을 결정하여, 이를 기반으로 통계적으로 유의한 유전자-집합들을 최종 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 GSEA 분석 과정에서 현재 주로 사용되고 있는 signal-to-noise ratio 기반 유전자 서열화(gene ranking) 방법 대신에, Fisher criterion을 이용한 유전자 서열화 방법을 적용함으로써 기존의 GSEA 방법에서 추출하지 못한 생물학적으로 의미 있는 새로운 유의 유전자-집합을 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 또한, 제안한 방법의 성능을 고찰하기 위하여 공개된 Leukemia 관련 마이크로어레이 실험 데이터 분석에 적용하였으며, 기존의 알려진 결과와 비교 분석함으로써 제안한 방법의 유용성을 검증하고자 하였다.
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    Gene set enrichment analysis (GSEA)는 두 개의 클래스를 가지는 마이크로어레이 실험 데이터 분석을 위해 생물학적 특징을 기반으로 구성된 다양한 유전자-집합 중에서 두 클래스의 발현값들이 통계...

    Gene set enrichment analysis (GSEA)는 두 개의 클래스를 가지는 마이크로어레이 실험 데이터 분석을 위해 생물학적 특징을 기반으로 구성된 다양한 유전자-집합 중에서 두 클래스의 발현값들이 통계적으로 중요한 차이를 나타내는 유의한 유전자-집합을 추출하기 위한 분석 방법이다. 특히, 유전자에 대한 다양한 생물학적인 정보를 지닌 유전자 주석 데이터베이스(Cytogenetic Band, KEGG pathway, Gene Ontology 등)를 이용하여 마이크로어레이 실험에 사용된 전체 유전자 중 특정 기능을 가지는 유전자들을 그룹화하여 다양한 유전자-집합을 발굴하고, 각 유전자-집합 내에서 두 클래스 간에 발현값의 차이를 참조하여 유의한 유전자들을 결정하여, 이를 기반으로 통계적으로 유의한 유전자-집합들을 최종 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 GSEA 분석 과정에서 현재 주로 사용되고 있는 signal-to-noise ratio 기반 유전자 서열화(gene ranking) 방법 대신에, Fisher criterion을 이용한 유전자 서열화 방법을 적용함으로써 기존의 GSEA 방법에서 추출하지 못한 생물학적으로 의미 있는 새로운 유의 유전자-집합을 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 또한, 제안한 방법의 성능을 고찰하기 위하여 공개된 Leukemia 관련 마이크로어레이 실험 데이터 분석에 적용하였으며, 기존의 알려진 결과와 비교 분석함으로써 제안한 방법의 유용성을 검증하고자 하였다.

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    Gene set enrichment analysis (GSEA) is a computational method to identify statistically significant gene sets showing significant differences between two groups of microarray expression profiles and simultaneously uncover their biological meanings in an elegant way by employing gene annotation databases, such as Cytogenetic Band, KEGG pathways, gene ontology, and etc. For the gene set enrichment analysis, all the genes in a given dataset are first ordered by the signal-to-noise ratio between the groups and then further analyses are proceeded. Despite of its impressive results in several previous studies, however, gene ranking by the signal-to-noise ratio makes it difficult to consider highly up-regulated genes and highly down-regulated genes at the same time as the candidates of significant genes, which possibly reflect certain situations incurred in metabolic and signaling pathways. To deal with this problem, in this article, we investigate the gene set enrichment analysis method with Fisher criterion for gene ranking and also evaluate its effects in Leukemia related pathway analyses.
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    Gene set enrichment analysis (GSEA) is a computational method to identify statistically significant gene sets showing significant differences between two groups of microarray expression profiles and simultaneously uncover their biological meanings in ...

    Gene set enrichment analysis (GSEA) is a computational method to identify statistically significant gene sets showing significant differences between two groups of microarray expression profiles and simultaneously uncover their biological meanings in an elegant way by employing gene annotation databases, such as Cytogenetic Band, KEGG pathways, gene ontology, and etc. For the gene set enrichment analysis, all the genes in a given dataset are first ordered by the signal-to-noise ratio between the groups and then further analyses are proceeded. Despite of its impressive results in several previous studies, however, gene ranking by the signal-to-noise ratio makes it difficult to consider highly up-regulated genes and highly down-regulated genes at the same time as the candidates of significant genes, which possibly reflect certain situations incurred in metabolic and signaling pathways. To deal with this problem, in this article, we investigate the gene set enrichment analysis method with Fisher criterion for gene ranking and also evaluate its effects in Leukemia related pathway analyses.

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    목차 (Table of Contents)

    • 요약
    • Abstract
    • Ⅰ. 서론
    • Ⅱ. Gene-Set Enrichment Analysis
    • Ⅲ. Fisher Criterion 기반 유전자 서열화 기법을 적용한 GSEA 분석
    • 요약
    • Abstract
    • Ⅰ. 서론
    • Ⅱ. Gene-Set Enrichment Analysis
    • Ⅲ. Fisher Criterion 기반 유전자 서열화 기법을 적용한 GSEA 분석
    • Ⅳ. 실험
    • Ⅴ. 결론
    • 참고문헌
    • 저자소개
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    참고문헌 (Reference)

    1 J.Verzani, "Using R for Introductory Statistics" Chapman & Hall/CRC 2005

    2 M. Kanehisa, "The KEGG databases at GenomeNet, Nucleic Acids Res" 30 : 42-46, 2002

    3 E.Taskesen, "Sub-typing of model organisms based on gene expression data" 2006

    4 V. G. Tusher, "Significance analysis of microarrays applied to the ionizing radiation response" 98 (98): 5116-5121, 2001

    5 A. Blum, "Selection of relevant features and example in machine learning" 97 : 245-271, 1997

    6 Y. Ge, "Resampling-based multiple testing for microarray data analysis" Department of Statistics, University of California 2003

    7 C.Bishop, "Neural Networks for Pattern Recognition" Oxford University Press 1995

    8 S. Dudoit, "Multiple Testing Procedures and Applications to Genomics" Springer 2007

    9 S. Dudoit, "Multiple Hypothesis Testing in Microarray Experiments" 18 : 71-103, 2003

    10 S. Monti, "Molecular profiling of diffuse large B-cell lymphoma identifies robust subtypes including one characterized by host inflammatory response" 105 (105): 1851-1861, 2004

    1 J.Verzani, "Using R for Introductory Statistics" Chapman & Hall/CRC 2005

    2 M. Kanehisa, "The KEGG databases at GenomeNet, Nucleic Acids Res" 30 : 42-46, 2002

    3 E.Taskesen, "Sub-typing of model organisms based on gene expression data" 2006

    4 V. G. Tusher, "Significance analysis of microarrays applied to the ionizing radiation response" 98 (98): 5116-5121, 2001

    5 A. Blum, "Selection of relevant features and example in machine learning" 97 : 245-271, 1997

    6 Y. Ge, "Resampling-based multiple testing for microarray data analysis" Department of Statistics, University of California 2003

    7 C.Bishop, "Neural Networks for Pattern Recognition" Oxford University Press 1995

    8 S. Dudoit, "Multiple Testing Procedures and Applications to Genomics" Springer 2007

    9 S. Dudoit, "Multiple Hypothesis Testing in Microarray Experiments" 18 : 71-103, 2003

    10 S. Monti, "Molecular profiling of diffuse large B-cell lymphoma identifies robust subtypes including one characterized by host inflammatory response" 105 (105): 1851-1861, 2004

    11 T. R. Golub, "Molecular classification of cancer: class discovery and class prediction by gene expression monitoring" 286 : 531-537, 1999

    12 "KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes"

    13 S. Kawashima, "KEGG API: A Web Service Using SOAP/WSDL to Access the KEGG System" 14 : 673-674, 2003

    14 I. Dinu, "Improving GSEA for analysis of biologicpathways for differential gene expression across a binary phenotype" Collection of Biostatistics 2007

    15 T. Manoli, "Group testing for Pathway analysis improves comparability of different microarray datasets" 22 (22): 2500-2506, 2006

    16 A. Subramanian, "Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles" 15545-15550, 2005

    17 P. Bradley, "Feature selection via mathematical programming" 1998

    18 S.Kudsen, "Cancer Diagnostics with DNA Microarrays" John Wiley & Sons, Inc. 2006

    19 R. Gentleman, "Bioinformatics and Computational Biology Solutions Using R and Bioconductor" Springer 2005

    20 C. Potten, "Apoptosis" Cambridge University Press 2005

    21 A.Zhang, "Advanced analysis of gene expression microarray data" World Scientific 2006

    22 G. J. McLachlan, "ANALYZING MICROARRAY GENE EXPRESSION DATA" WILEY-INTERSCIENCE John Wiley & Sons 2004

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    2014-01-21 학회명변경 영문명 : The Institute Of Electronics Engineers Of Korea -> The Institute of Electronics and Information Engineers
    2012-09-01 등재 학술지 통합 (등재유지)
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